The brand personalities of brand communities: an analysis of online communication
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Online brand communities provide a wealth of insights about how consumers perceive and talk about a brand, rather than what the firm communicates about the brand. The purpose of this paper is to understand whether the brand personality of an online brand community, rather than of the brand itself, can be deduced from the online communication within that brand community. Design/methodology/approach The paper is empirical in nature. The authors use community-generated content from eight online brand communities and perform content analysis using the text analysis software Diction. The authors employ the five brand personality dictionaries (competence, excitement, ruggedness, sincerity and sophistication) from the Pitt et al. (2007) dictionary source as the basis for the authors’ analysis. Findings The paper offers two main contributions. First, it identifies two types of communities: those focusing on solving functional problems that consumers might encounter with a firm’s offering and those focusing on broader engagement with the brand. Second, the study serves as a blueprint that marketers can adopt to analyze online brand communities using a computerized approach. Such a blueprint is beneficial not only to analyze a firm’s own online brand community but also that of competitors, thus providing insights into how their brand stacks up against competitor brands. Originality/value This is the first paper examining the nature of online brand communities by means of computerized content analysis. The authors outline a number of areas that marketing scholars could explore further based on the authors analysis. The paper also highlights implications for marketers when establishing, managing, monitoring and analyzing online brand communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».